Netflix的六邊形架構(gòu)實踐分析

本篇內(nèi)容介紹了“Netflix的六邊形架構(gòu)實踐分析”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

1. 從開始就高度集成

大約一年前，我們的 Studio 流程團隊開始開發(fā)一款跨多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的全新應(yīng)用。

當時，我們面臨一項有意思的挑戰(zhàn)：

一方面我們需要從頭開始構(gòu)建應(yīng)用的核心，另一方面我們所需的數(shù)據(jù)分布在眾多不同的系統(tǒng)之中。

我們所需要的一些數(shù)據(jù)，比如有關(guān)影片信息、制作日期、員工和拍攝地點的數(shù)據(jù)，分布于許多服務(wù)中。并且，它們使用的協(xié)議也各有不同，包括 gRPC、JSON API、GraphQL 等等。

對我們應(yīng)用程序的行為和業(yè)務(wù)邏輯而言，已有數(shù)據(jù)非常重要。我們從一開始就需要高度集成。

2. 可切換數(shù)據(jù)源

早期的一款應(yīng)用程序用來為我們的產(chǎn)品引入可見性，它被設(shè)計為單體架構(gòu)。在領(lǐng)域知識體系尚未建立的情況下，單體架構(gòu)可以實現(xiàn)快速開發(fā)和快速變更。后來，使用它的開發(fā)人員超過 30 人，有超過 300 個數(shù)據(jù)庫表。

隨著時間流逝，應(yīng)用程序從涉及面廣泛的服務(wù)演變成高度專業(yè)化的產(chǎn)品。在這樣的背景下，團隊決定將單體架構(gòu)解構(gòu)為一系列專用服務(wù)。

做出這一決策并非性能問題，而是要對所有這些領(lǐng)域設(shè)置界限，并讓各個專屬團隊能獨立開發(fā)針對每個特定領(lǐng)域的服務(wù)。

我們的新應(yīng)用所需的大量數(shù)據(jù)依舊是之前的單體提供的，但我們知道這個單體將在某一天分解開來。我們不能確定具體時間，但知道這一時刻不可避免，所以需要做好準備。

這樣的話，我們能在一開始利用某些來自單體的數(shù)據(jù)，因為它們?nèi)匀皇强尚艁碓?；但我們也要做好準備，在新的微服?wù)上線后立刻切換到這些數(shù)據(jù)源上。

3. 利用六邊形架構(gòu)

我們需要有在不影響業(yè)務(wù)邏輯的前提下切換數(shù)據(jù)源的能力，因此我們需要讓它們保持解耦狀態(tài)。

我們決定基于六邊形架構(gòu)的原則來構(gòu)建應(yīng)用。

六邊形架構(gòu)的思想是將輸入和輸出都放在設(shè)計的邊緣部分。不管我們公開的是 REST 還是 GraphQL API，也不管我們從何處獲取數(shù)據(jù)——是通過數(shù)據(jù)庫、通過 gRPC 還是 REST 公開的微服務(wù) API，或者僅僅是一個簡單的 CSV 文件——都不應(yīng)該影響業(yè)務(wù)邏輯。

這種模式讓我們能將應(yīng)用程序的核心邏輯與外部的關(guān)注點隔離開來。核心邏輯隔離后，意味著我們可以輕松更改數(shù)據(jù)源的細節(jié)，而不會造成重大影響或需要在代碼庫重寫大量代碼。

我們還看到，在應(yīng)用中具有清晰邊界的另一大優(yōu)勢就是測試策略——我們的大多數(shù)測試在驗證業(yè)務(wù)邏輯時，都不需要依賴那些很容易變化的協(xié)議。

4. 定義核心概念

借鑒六邊形架構(gòu)，定義我們業(yè)務(wù)邏輯的三大概念分別是實體、存儲庫和交互器。

實體（Entities）指的是域?qū)ο螅ɡ缫徊坑捌蛞粋€拍攝地點），它們不知道自身的存儲位置（不像是 Ruby on Rails 中的 Active Record 或者 Java Persistence API 那樣）。

存儲庫（Repositories）是獲取實體及創(chuàng)建和更改實體的接口。它們保存一系列方法，用來與數(shù)據(jù)源通信并返回單個實體或?qū)嶓w列表。（例如 UserRepository）

交互器（Interactors）是用來編排和執(zhí)行域動作（domain action）的類——可以考慮服務(wù)對象或用例對象。它們實現(xiàn)復(fù)雜的業(yè)務(wù)規(guī)則和針對特定域動作（例如上線一部節(jié)目）的驗證邏輯。

有了這三大類對象，我們就可以在定義業(yè)務(wù)邏輯時無需知曉或者關(guān)心數(shù)據(jù)的存儲位置，也不用理會業(yè)務(wù)邏輯是怎樣觸發(fā)的。業(yè)務(wù)邏輯之外是數(shù)據(jù)源和傳輸層：

數(shù)據(jù)源（Data Sources）是針對不同存儲實現(xiàn)的適配器（Adaptor）。數(shù)據(jù)源可能是 SQL 數(shù)據(jù)庫的適配器（Rails 中的 Active Record 類或 Java 中的 JPA）、彈性搜索適配器、REST API，甚至是諸如 CSV 文件或 Hash 之類的簡單適配器。數(shù)據(jù)源實現(xiàn)在存儲庫上定義的方法，并存儲獲取和推送數(shù)據(jù)的實現(xiàn)。

傳輸層（Transport Layer）可以觸發(fā)交互器來執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯。我們將其視為系統(tǒng)的輸入。微服務(wù)最常見的傳輸層是 HTTP API 層和一組用來處理請求的控制器（Controller）。將業(yè)務(wù)邏輯提取到交互器后，我們就不會耦合到特定的傳輸層或控制器實現(xiàn)上。交互器不僅可以由控制器觸發(fā)，還能由事件、cron 作業(yè)或從命令行觸發(fā)。

六邊形架構(gòu)的依賴圖向內(nèi)收縮

在傳統(tǒng)的分層架構(gòu)中，我們所有的依賴項都會指向一個方向，上面的每一層都會依賴自己下面的層。傳輸層會依賴交互器，而交互器會依賴持久存儲層。

在六邊形架構(gòu)中，所有依賴項都指向中心方向。我們的核心業(yè)務(wù)邏輯對傳輸層或數(shù)據(jù)源一無所知。但傳輸層仍然知道如何使用交互器，數(shù)據(jù)源也知道如何對接存儲庫接口。

這樣，我們就可以為將來切換到其他 Studio 系統(tǒng)的更改做好準備，并且當需要邁出這一步時，我們很容易就能完成切換數(shù)據(jù)源的任務(wù)。

5. 切換數(shù)據(jù)源

切換數(shù)據(jù)源的需求比我們預(yù)期來得更早一些——我們的單體架構(gòu)突然遇到一個讀取瓶頸，并且需要將某個實體的特定讀取切換到一個在 GraphQL 聚合層上公開的新版微服務(wù)上。這個微服務(wù)和單體保持同步，數(shù)據(jù)相同，并且它們從各個服務(wù)中讀取時產(chǎn)生的結(jié)果也是一致。

我們設(shè)法在 2 小時內(nèi)就將數(shù)據(jù)讀取從一個 JSON API 切換到一個 GraphQL 數(shù)據(jù)源上。

我們之所以能如此快地完成這一操作，主要歸功于六邊形架構(gòu)。我們沒有讓任何持久存儲細節(jié)泄漏到業(yè)務(wù)邏輯中。我們創(chuàng)建了一個實現(xiàn)存儲庫接口的 GraphQL 數(shù)據(jù)源。因此，只需要做簡單的一行代碼更改，即可開始從新的數(shù)據(jù)源讀取數(shù)據(jù)。

通過適當?shù)某橄螅苋菀赘臄?shù)據(jù)源

到這個時候，我們就知道使用六邊形架構(gòu)沒錯了。

單行代碼更改有一大優(yōu)勢，那就是它可以減小發(fā)布風(fēng)險。如果下游微服務(wù)在初始部署時失敗，回滾也會非常容易。這也讓我們能解耦部署和激活作業(yè)，因為可以通過配置來決定使用哪個數(shù)據(jù)源。

6. 隱藏數(shù)據(jù)源細節(jié)

這種架構(gòu)的一大優(yōu)勢是讓我們能封裝數(shù)據(jù)源的實現(xiàn)細節(jié)。

我們遇到這樣一種情況：有一次，我們需要一個尚不存在的 API 調(diào)用——有一個服務(wù)用一個 API 來獲取單個資源，但沒有實現(xiàn)批量獲取。與提供該 API 的團隊交流后，我們得知這個批量獲取端點需要一些時間才能交付。因此，我們決定在這個端點構(gòu)建的同時，使用另一種方案來解決這個問題。

我們定義了一個存儲庫方法，該方法可以在給定多個記錄標識符的情況下獲取多個資源——并且該方法在數(shù)據(jù)源的初始實現(xiàn)會向下游服務(wù)發(fā)送多個并發(fā)調(diào)用。我們知道這是一個臨時的解決方案，數(shù)據(jù)源實現(xiàn)的下一步改進是在批量 API 構(gòu)建完畢后切換到新 API 上。

我們的業(yè)務(wù)邏輯不需要了解特定的數(shù)據(jù)源限制

這樣的設(shè)計讓我們能繼續(xù)開發(fā)以滿足業(yè)務(wù)需求，同時不會積累太多技術(shù)債，也無需事后更改任何業(yè)務(wù)邏輯。

7. 測試策略

當我們開始嘗試六邊形架構(gòu)時，就知道需要提出一種測試策略。要提升開發(fā)速度的先決條件就是擁有可靠且非?？斓臏y試套件。我們不認為這是錦上添花，而是必要條件。

我們決定在三個不同的層上測試應(yīng)用：

我們測試了交互器，業(yè)務(wù)邏輯的核心存在于此，但與任何類型的持久層或傳輸層無關(guān)。我們用上了依賴注入，并 mock 任意類型的存儲庫交互。在這里我們詳細測試業(yè)務(wù)邏輯，大部分測試都位于此處。

我們測試數(shù)據(jù)源，以確定它們是否與其他服務(wù)正確集成，它們是否對接上存儲庫接口，并檢查它們在出現(xiàn)錯誤時的行為。我們試著盡量減少這些測試的數(shù)量。

我們具有遍及整個棧的集成規(guī)范，從我們的 Transport/API 層到交互器、存儲庫、數(shù)據(jù)源以及重要的下游服務(wù)全部包含在內(nèi)。這些規(guī)范測試的是我們是否正確“布線”了一切。如果一個數(shù)據(jù)源是一個外部 API，我們將命中該端點并記錄響應(yīng)（并將其存儲在 git 中），從而讓我們的測試套件可以在每次后續(xù)調(diào)用時快速運行。我們不會在這一層進行廣泛測試，通常每個域動作只有一個成功場景和一個失敗場景。

我們不會測試存儲庫，因為它們是數(shù)據(jù)源實現(xiàn)的簡單接口；并且我們很少測試實體，因為它們是定義了屬性的普通對象。我們會測試實體是否有其他方法（這里不涉及持久層）。

我們還有改進空間，比如我們將來可以不 ping 所依賴的任何服務(wù)，而是 100％依賴合同測試。有了上述方式編寫的測試套件，我們可以 100 秒內(nèi)在單個過程中運行大約 3000 個 specs。

能輕松在任何機器上運行的測試套件，它用起來非常棒，我們的開發(fā)團隊可以在不中斷的前提下做日常功能測試。

8. 延遲決策

現(xiàn)在我們可以輕松將數(shù)據(jù)源切換到不同的微服務(wù)上。關(guān)鍵的一大好處是，我們能延遲一些關(guān)于是否以及如何存儲應(yīng)用程序內(nèi)部數(shù)據(jù)的決策。根據(jù)功能用例，我們甚至可以靈活確定數(shù)據(jù)存儲的類型——可以是關(guān)系型也可以是文檔型。

當這個項目開始時，我們對正在構(gòu)建的這個系統(tǒng)的了解是非常少的。我們不應(yīng)該將自己鎖定在一個會導(dǎo)致項目悖論和不明智決策的架構(gòu)中。

我們現(xiàn)在做的決策符合我們需求，并且讓我們能快速行動。六邊形架構(gòu)的最大優(yōu)點在于，它可以讓我們的應(yīng)用程序靈活適應(yīng)未來需求。

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